事件概率回归估计与降水等级预报

该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。     

降水概率预报综述

为了配合概率预报发布工作，收集了国内外开展概率预报的各种文献与报导，就降水概率预报的定义，发布降水概率预报的意义，国内外降水概率预报的研究与业务应用，降水概率预报的基本方法，主观预报在客观降水概率预报中的作用，降水概率预报的经济效益评估等几个重要问题，进行了综合评述。     

基于雷达回波外推和中尺度模式预报的短时降水对比分析

针对2011年夏季北京四次不同类型的降水过程,利用雷达临近预报算法MTREC和中尺度数值预报系统BJ-RUC对不同类型降水的短时预报能力进行了对比分析,并总结了两者的预报性能及特点。结果表明:(1)从降水预报偏差看,对于不同类型的降水预报,在研究的降水时段内,MTREC和BJ-RUC均表现为降水预报偏强。MTREC对四次降水过程的预报偏差较为平稳,而BJ-RUC随过程差异变化较大。(2)从降水预报落区看,MTREC的预报准确性随降水过程差异明显,降水系统范围越大,预报准确性越高。而BJ-RUC总体上表现平稳,对局地对流性降水的预报能力仍然有限。(3)从整体预报性能看,对于0~6 h降水预报,MTREC和BJ-RUC在预报性能上存在交叉点。交叉点的出现时间因降水过程而异,降水范围越大、组织性越强,交叉点出现越晚。     

WRF模式对吉林省2009年东北冷涡降水的预报能力检验

本文以08-08时的降水为例,应用自动站逐时观测数据和相应的模式预报资料,从降水区域预报、24小时降水量级预报、过程降水预报等几个方面检验XVRF模式对2009年6月份的冷涡天气的降水预报效果。结果表明,WRF模式对东北冷涡降水的预报无论在降水区域预报、不同时段降水、不同量级降水的预报上都表现出了较好的预报能力,特别是24小时降水晴雨确率;此外,对于冷涡天气的降水过程预报也较好,突出表现在逐时预报的晴雨确率、降水过程的起始时间等方面。这些结果都体现了WRF模式具有很好的使用价值和应用前景。     

GRAPES中尺度模式的广东定量降水预报检验

采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。     

支持向量机方法在单站降水预报中的应用探讨

将武汉天空云量预报的81个预报因子运用到该站中等以上强度的降水预报中,基于SVM方法进行了交叉验证和预报试验。结果表明用81个预报因子建立的5～9月和全样本的降水预报模型有较好稳定性、且对降水都有正的预报技巧。因此天空云量的预报因子可以用来做降水的预报因子,同时也证明了这些预报因子在天空云量和降水预报中是协调的。SVM方法为天空云量和降水的预报提供了客观参考依据。     

基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验

为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

1993年LAFS数值降水预报产品评价

应用天气学和统计学方法对1993年LAFS数值降水预报产品进行检验。结果表明:多数主要降水过程预报较好；全年降水10mm级和25mm级降水预报准确率高于50mm级降水的准确率；南方降水预报水平比其它地区高，高原地区最差；降水预报范围过大是LAFS的一大弱点。     

新疆DOGRAFS_3km夏季预报试验与分析

为了提升新疆区域数值天气预报模式的精细化预报能力,基于目前业务应用的沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation Forecast System,简称DOGRAFS),搭建了DOGRAFS_3 km运行系统,将2016年7月作为预报检验月份,对比分析了目前业务化运行的DOGRAFS_9 km与新搭建的DOGRAFS_3 km系统的短期、短临预报效果,并针对7月31日—8月2日的降水过程进行对比。结果表明:(1)3 km分辨率系统的地面温度、风基本气象要素的预报效果整体要优于9 km系统;(2)从不同层次上的位势高度、温度、风要素预报结果看,3 km系统在925、850、700、500 h Pa预报效果优于9 km系统,300 h Pa和200 h Pa略差于9 km系统;(3)降水检验看,3 km分辨率系统在降水时段、落区和量级等方面的效果均好于9 km系统,尤其是对中量和大量级降水的预报,3 km分辨率系统与9 km系统的降水预报能力均有限。(4)通过用加密自动站的降水量监测值检验分析得知,对于典型降水过程的的过程降水落区、24 h降水落区、以及6 h降水落区的预报,3 km分辨率系统的预报效果更好。综合2016年夏季代表月份的预报以及一次强降水过程的对比分析结果,DOGRAFS_3 km系统在夏季的整体预报性能优于DOGRAFS_9 km,推进DOGRAFS_3 km高分辨率系统建设尤为必要。     

海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究

针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。     

CMA-BJ V2.0系统华北地区降水预报性能评估

利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期(6—9月)华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率(3 km和9 km)在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明:9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验分析

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报和德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月期间东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24—120h预报正确率为60%—70%左右,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5%左右,德国降水预报空报率较低,为20%左右。对2008年4—6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区降水确定性预报的性能分析

尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此,利用2013~2015年5~10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×10~4余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力,并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下:(1)无论是集合平均还是控制预报,整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态,比较而言,控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。(2)泰勒分析表明,集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小,控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小,其相关系数略优于集合平均。(3)技巧评分表明,集合平均使小雨(降水发生频次)的预报偏差显著增加,增大了空报率;使大雨以上的降水预报偏差减小,增大了漏报率,从而使得大多数情况下,集合平均TS(Threat Score)、ETS(Equitable Threat Score)评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。(4)集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定,调整预报偏差,减少(增大)其对小雨(暴雨)的预报频率,能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升,预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前,预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。     

集对分析在云南强降水预报集成方法中的应用

将集对分析中的联系度概念用于云南省强降水过程预报集成 ,首先对强降水天气过程进行分型 ,确定MM5模式预报、省台客观指导预报、预报员经验预报与云南强降水过程的联系度 ,用权重法将强降水预报进行集成 ,从而给出集不同预报于一体的云南全省性强降水过程预报集成方法     

华北及周边地区夏季分区客观降水预报

在降水客观分区的基础上,对华北及周边地区进行夏季降水预报。利用2006—2008年的6—8月T213资料和相应时段的实况资料,通过概率回归降水等级方案建模,对2009年和2010年6—8月进行了试报。结果表明:分区建模的降水预报与单站建模预报相比,TS评分在不同时效、不同量级上均有提高,并且在空报和漏报上有较大改善,特别是大量级降水预报改善明显。从因子分析上看,分区建模较单站建模所选因子更丰富,利用了模式产品的有用信息,因此做出了更好的预报。分区建模与模式降水预报的对比分析表明:分区建模的降水预报效果好于模式直接降水预报,空报现象改善明显。